本文選題：POS決策樹 + 入侵檢測�。� 參考：《科技通報》2013年04期

【摘要】：針對傳統(tǒng)的計算機病毒入侵檢測方法,在進行病毒特征降維后,信息丟失、檢測正確率低、漏檢率高的問題,提出一種基于POS判斷樹的病毒入侵預估性安全防范算法。首先對網(wǎng)絡連接數(shù)據(jù)的主成分進行有效地信息擬合,根據(jù)入侵數(shù)據(jù)特征的主成分建立平穩(wěn)度預估決策樹,使用病毒特征信息增益的方法進行決策樹的延伸,計算與既定信息特征關聯(lián)程度最大的預估關聯(lián)特征,這種方法構造的決策樹深度適合,更利于最優(yōu)入侵特征信息地識別。仿真實驗證明:該方法檢測正確率高,誤檢率和漏檢率低,能夠為網(wǎng)絡信息系統(tǒng)提供良好的安全服務。
[Abstract]:Aiming at the problems of traditional computer virus intrusion detection methods, such as information loss, low detection accuracy and high missed detection rate after virus feature dimension reduction, a virus intrusion prediction security prevention algorithm based on POS tree is proposed. Firstly, the principal components of the network connection data are fitted effectively, and the stationary degree prediction decision tree is established according to the principal component of the intrusion data feature, and the extension of the decision tree is carried out by using the method of virus feature information gain. The decision tree depth constructed by this method is more suitable for the recognition of the optimal intrusion feature information by calculating the predictive correlation features with the largest correlation degree with the established information features. The simulation results show that the method has high accuracy, low false detection rate and missing detection rate, and can provide good security service for network information system.
【作者單位】： 四川理工學院計算機科學學院;
【基金】：2011年人工智能四川省重點實驗室開放基金項目(2011RYY07)
【分類號】：TP393.08

【參考文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1951298